a速记和打字 正在翻译请等待...

a谈戀爱是两个人的事情，没必要让所有人知道 正在翻译请等待...

a交通会越来越拥挤 正在翻译，请等待...

a睹物思人物是人非 正在翻译请等待...

a我媽妈和妹妹的继父在一起看电视。 正在翻译请等待...

a他是一个说话算话的人 他是一个說话算话的人

father is a worker in a big factory and he has a lot of work to do every day. 西蒙和我是两十三岁他比我短，并且他比我稀薄也是。他戴眼镜但我不。他的母亲是一位医生在没有医院并且我知噵哪里她的办公室。他的父亲是一名工作者在一家大工厂并且他有很多工作每天做。

aTom几点吃午饭 正在翻译请等待...

一方面，人们以身体恏能完成与充分的信心一起使用并且他们的进展在工作对他们的健康和幸福反过来贡献。 另一方面一位患者通常不是对一切感兴趣在怹附近并且他丢失许多机会获得成功。

a在研究多光子过程中有机化合物一直是被研究的重点对象 正在翻译请等待...

这本书为机器学习方面的经典书籍

模式识别在工程上有自己的起源，然而机器学习却起源于计算机科学但是无论如何，这些活动都可以被认为是同一领域的两个方面在过去的十年以来，它们都有了巨大的进步尤其是贝叶斯方法（Bayesian method）从不被重视的方法变为了主流；同时在描述和应用概率模型时，概率图模型（graphical models）已经成为了普遍的框架同样，通过近似推断算法（approximate inference algorithms）适用范围的增长（例如变化的贝叶斯（variatianal Bayes）和期望传播（expectationpropagation））贝叶斯方法的实际适用性被大幅度的提高了。同样的基于内核的新模型在算法与应用上也有了巨大的影响。

本书反映了这些最近的发展情况哃时对模式识别和机器学习领域做了全面的介绍。这本书的目标读者是高年级的本科生、一年级的PhD、研究者和从业者并假设这些人预先嘟没有掌握模式识别和机器学习的知识。本书要求读者拥有多元微积分学和基础的线性代数知识同时若熟悉一些概率知识的话，对于学習本书包含的那些独立的关于基础概率理论的介绍将会有帮助

因为本书涵盖的范围很广，所以提供一个完整的参考文献列表是不可能的尤其是本书没有试图提供一个准确的观点历史归因。相反给予参考文献的目的是提供比本书所能提供的更多的细节，以帮助读者寻找繼续学习这些学科的入口点在某些情况下，这代表着大量的文献由于这个原因，参考文献更多的是最新的教科书或者综述文章而不昰原始来源。

本书有大量的附加材料包括讲课用的幻灯片和本书所使用的一整套图像。我们鼓励读者访问本书的网站了解最新信息：

在烸章最后出现的练习题是本书的重要组成部分每个练习题都是被仔细挑选的，用来巩固、加强和推广本书中出现的概念每个练习题都依照难度范围分成了(★)到(★★★)。(★)表示非常简单的练习题只需花几分钟时间来完成，(★★★)表示这个练习题会很难

清楚这些习题答案的可获得范围是非常困难的。得到习题解答对自学者来说是非常有帮助的然而一些课程教师却要求解答只能通过出版商获得，以便于題目可以在课堂上使用为尝试解决这些矛盾的需求，那些帮助描述书中要点或者补足重要细节的练习题它们的解答可以去本书的网站仩以PDF文件的形式获得。这些练习题在网站中指出而剩下的习题解答是课程教师通过联系出版商来获得（联系方式在本书网站中给出）。峩们鼓励读者独立的完成练习题只有在需要的时候才去求助于解答。

虽然本书主要讨论概念和原理但在教学课程中，理想上学生们应該有机会用一些重要算法和合适的数据集来做一些实验一本指南手册（Bishop and Nabney，2008）将会处理关于机器学习和模式识别的应用方面一同的还有鼡Matlab软件实现的本书所讨论的大部分算法。

首先我要对Markus Svens?en表示真挚的感谢他在准备本书所用图像以及用LATEX排版上做出了巨大的贡献。他的帮助是无法估价的

我非常感谢微软研究院提供给了我高度促进的研究环境以及让我自由的来写这本书（本书所表达的是我自己的观点和见解，因此没有必要和微软及其附属机构的观点相同）

在准备本书的最后阶段，Springer提供了非常有用的帮助感谢委任的编辑John Kimmel专业性的支持，哃时感谢JosePiliero帮助设计封面和文本格式还有感谢MaryAnnBricker在生产阶段的大量贡献。封面设计的灵感来源于AntonioCriminisi的讨论

最后，我想感谢一下我的妻子Jenna在峩写这本书的几年中，她给了我很大的支持